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云化转型不仅推动了自身业务的快速发展，也为行业树立了标杆。 紧跟业务需求和云计算技术的变化而不断迭代优化。 通过上述10个维度的详细评估分析，组织可以全面了解自身在云化转型过程中的能力现状，通过生成的雷达图可以很快找出与行业标杆企业之间的差距，从而制定有针对性的改进和提升计划。 图2
云原生安全服务 华为云提供了丰富的云原生安全服务，这些云原生安全云服务与华为的云平台深度集成，在性能、弹性、便利性上有较好的优势，同时，云服务商的安全运营经验也会持续推动云原生安全服务的能力提升，建议企业优先选择云原生安全服务。 数据加密服务 数据加密服务（Data Encryption
运维治理阶段是一个持续改进的循环，您需要基于Well-Architected Framework（简称WAF）定期审查和评估云环境，根据业务需求和 WAF 的最佳实践进行调整和优化。您也需要持续学习和应用新的华为云服务和功能，不断提升云环境的成熟度。 通过将 WAF 的五大支柱与精益化治
提高生产效率和供应链的可视化与规划。例如，利用机器学习和物联网，可以实现智能制造和预测性维护，提高生产线的运行效率和设备的可靠性。同时，AI还可以优化供应链中的库存管理、运输计划和交付路线，减少成本并提升响应能力。 创新商业模式：AI技术为企业创造了许多新的商业模式和市场机会。例
执行上述流程，才能将一个迁移批次的所有应用迁移到云端，如下图： 图2 分批迁移流程 用小循环的每个阶段概述如下： 调研：对应用的技术架构进行详细的调研，详细到具体的技术组件和版本信息。 设计：深度调研结果，给出云上的技术架构和规格选型，输出详细的迁移方案和切换方案。 部署：创建云
与ai系列相比，采用鲲鹏处理器，价格更低 深度学习、科学计算、CAE 以下是ECS服务的选型原则： 业务适用：满足业务需求是选型的第一原则，除CPU、内存外，要特别重点关注带宽需求，通常同一系列的实例规格越大支持的带宽越大。 性价比：在能够满足业务需求的情况下，需要考虑低成本的选型方案。例如：同规格
瓶颈并做出相应的优化和调整，确保在正式迁移之前获得良好的性能和用户体验。 成本控制：迁移试点提供了一个机会，让企业更准确地评估上云迁移的成本，通过试点阶段的实际操作，企业可以更好地理解云服务的费用结构、资源消耗情况以及可能的隐藏成本，这有助于避免意外的成本增加并优化资源利用，以实现成本控制的目标。
以确保系统的可用性和性能。 容器化和微服务架构：采用容器化技术（例如Docker）和微服务架构可以实现应用程序的解耦和扩展。这样可以使开发团队更加灵活地部署、更新和维护应用程序，同时提高可伸缩性和弹性。 持续学习和改进：DevOps是一个持续演进的过程，团队应该不断学习和改进工作
结合基于趋势（已上云业务的历史支出作为输入）的预测和基于业务驱动因素（例如新业务上云或区域扩张）的预 测，可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 使用成本中心的成本分析，可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测，会参考不同的计费模式特征，结合机器学习和基于规则
性、配置项间的关系等)，记录配置信息等。并通过专业的CMDB工具对配置项、配置项的属性和配置项之间的关系进行管理。 应用系统的各项变更都是影响应用系统安全稳定运行的因素。生产环境中的操作系统、数据库、中间件和应用程序等的变更，包括软件更新、配置改变等，都需要通过有序的活动进行变更
多云战略的驱动力 当前多云战略正在成为一种主流趋势，越来越多的组织选择将业务系统部署在多个云服务商的云平台上，而不是依赖单一的云服务商。这种趋势的背后是多种因素的驱动，以下是一些主要的驱动力： 避免单云故障：将业务部署在单一云平台上存在单点故障风险。如果该云平台出现故障，例如大规
迁移方法和策略：总结采用的迁移方法和策略，描述采用的技术、工具和流程，以及与迁移相关的关键决策。 成果评估：评估上云迁移试点的效果，包括成功迁移的应用程序数量、迁移过程中的问题和挑战，以及解决方案和改进措施等，总结迁移试点对企业的业务影响和收益。 技术和性能评估：评估试点迁移后的系统和应用程
下，采用的是安全责任共担模型。云服务商负责基础设施层面的安全，包括数据中心的物理安全、网络和虚拟化平台的安全；企业作为云服务的租户，则需要负责其在云上部署的操作系统、应用程序和数据的安全配置和管理。 在安全管理与技术实现方面，传统IT安全更多地依赖于硬件设备，安全策略的实施和更新
熟悉主流云平台的计费模式和成本管理工具。 熟悉常用的云成本优化方法。 具备项目管理能力，能够推动跨部门的协作和变革。 IT部门内部培养或者外聘 云成本运营工程师 监控和分析云资源的使用情况，识别成本节约机会。 生成详细的成本分析报告，为决策提供数据支持。 与云运维团队和应用团队合作，优化应用系统的成本效益。 实施
大数据平台通常需要处理复杂的数据作业。任务调度系统（如Azkaban等）用于管理和调度各种数据处理作业，可以设置作业的依赖关系、调度频率、重试策略等，以确保作业的顺利执行和任务的准时完成。 数据应用： 大数据平台的最终目的是为业务提供有价值的数据应用。数据应用可以是基于大数据分析的实时报表、可
CCoE的工作中，将会导致云平台与实际业务需求脱节。由于缺乏来自业务一线的实际输入，云化技术方案的设计可能无法满足业务场景，迁移过程也会因缺乏应用团队的配合而变得困难重重。更重要的是，应用团队的缺席会阻碍DevOps和自动化的推进，限制创新，最终导致云化转型无法带来预期的业务价值。
台，开展红蓝对抗，提供场景化的实战演练环境供员工练习和交流，提升员工的安全技能和安全响应能力。 安全能力任职牵引：为了让员工更加自觉、有效地进行信息安全学习，将信息安全要求融入到任职资格标准中。员工在任职晋升过程中需要学习相应的信息安全课程，通过相应的信息安全技能考试，提升自身信息安全能力。
使用成本中心的成本监控，您可以及时识别成本的异常增长。 成本监控引入机器学习，对客户历史消费数据进行建模，对于不符合历史数据模型的成本增长，识别为异常成本记录，同时提供异常增长的Top潜在原因。 客户可设置监控提醒，定期获取影响成本高的异常记录提醒，并根据系统提供的潜在原因，结合
可重复性：保障资源部署的一致性，降低人工操作出错的风险 学习成本：需要学习使用API接口，及相应的编程语言和工具，需要学习成本 维护复杂性：随业务扩大，脚本的结构和逻辑会复杂，管理和维护更加困难 安全风险：若没有正确的安全措施和权限控制，可能会泄漏敏感数据或资源被滥用等 AOS资源编排 适用于资源量比较大的场景。 自
形成全局性的安全态势感知。 同时，合规要求的提高也给企业带来了新的挑战。国内外的法律法规，如中国的网络安全法、数据安全法和个人信息保护法，欧盟的GDPR，金融行业的PCI-DSS，医疗行业的HIPPA等，对数据隐私和网络安全提出了严格的要求。企业需要投入大量的资源来满足不同地区和行业的合规标准，增加了管理负担。
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